点预测和区间预测是预测未来值的两种常见方式，但它们服务于不同的目的，并传达不同类型的信息。点预测为未来事件提供单个估计值，例如预测明天的温度将为 25°C，或者下个月的销售额将为 10,000 个单位。这是一个直接的、具体的数字，代表了模型的“最佳猜测”。相比之下，区间预测给出了可能值的范围，以及实际值落入该范围内的概率。例如，它可能声明下个月有 90% 的可能性销售额在 8,500 到 11,500 单位之间。这个范围反映了预测中的不确定性，提供了对潜在结果更细致的看法。
它们之间的关键区别在于如何处理不确定性。点预测将所有信息折叠成单个值，这对于简单的决策可能很有用，但隐藏了模型的置信度。例如，天气应用程序显示 25°C 并未表明温度是否可能在 20°C 到 30°C 之间真实波动。然而，区间预测明确地量化了不确定性，使其在风险很重要的场景中很有价值。从事库存管理或资源分配等系统的开发人员可能更喜欢区间预测，因为它们揭示了最坏情况和最佳情况。例如，预测服务器负载的云服务可能会使用 95% 的置信区间来确保容量覆盖一系列可能的用户流量，从而避免代价高昂的过度配置或配置不足。
从技术角度来看，生成这些预测涉及不同的方法。点预测通常来自线性回归或 ARIMA 等算法，这些算法优化以最小化平均误差（例如，均方误差）。区间预测需要估计可能结果的分布，通常使用分位数回归、自举法或贝叶斯方法等技术。对于开发人员来说，实施区间预测可能涉及 statsmodels（用于置信区间）等库或 Prophet（默认提供不确定性区间）等工具。虽然点预测更容易计算和解释，但区间预测增加了计算开销，但为需要风险评估的决策提供了关键背景。选择哪一个取决于问题：当单个可操作值就足够时，使用点预测；当理解可变性至关重要时，使用区间预测。